다중극값 탐색을 위한 개미군집 최적화 적용

초록

본 논문은 다중극값을 갖는 연속함수의 모든 극점(극대·극소)을 찾기 위해 개미군집 최적화(ACO)를 변형한 알고리즘을 제안한다. 탐색 구간을 균등히 분할하고 각 구간 중심에 개미를 배치한 뒤, 함수값 차이를 가중치와 페로몬으로 이용해 개미가 이동하도록 설계한다. 반복적으로 페로몬을 강화하고 개미가 모인 구간만을 남겨 탐색 범위를 축소함으로써, 최종적으로 극점 근처에 개미가 집중되게 한다. 실험 결과는 10⁻⁸ 이하의 오차와 1초 미만의 실행 시간을 보여, 기존 방법 대비 높은 정확도와 효율성을 입증한다.

상세 분석

이 논문은 전통적인 이산형 ACO를 연속 함수 최적화에 적용하기 위해 ‘가상 구간-개미’ 모델을 도입한다. 먼저 탐색 구간